Альтернатива распределенному кешированию

Question

Существует техническое требование для легкого масштабирования новой системы. Эта новая система состоит из трех многоуровневых приложений (в виде пакетных процессоров). Каждый уровень будет содержать как минимум 2 сервера с одним и тем же приложением на каждом сервере.

Таким образом, когда один из уровней достигает максимальной производительности, мы можем легко расширить масштабируемость, добавив новый сервер и одно приложение для выгрузки некоторых загрузок обработки.

Проблема в том, что один или два из трех уровней требуют тяжелого кэширования (около 3 миллионов записей и увеличения).

Я думаю об использовании распределенной системы кеширования для преодоления этой проблемы, но новая распределенная система кэширования будет означать дополнительную ошибку, поскольку приложениям теперь необходимо взаимодействовать с дополнительными системами кэширования для обработки.

Я сейчас смотрю на ncache, но просто интересно, есть ли альтернативы этой проблеме? или существует ли какая-либо другая сопоставимая распределенная система кеширования, которая может быть аналогичной или лучше, чем ncache, и также поддерживает корпоративную поддержку?

Спасибо,

Chen

Answer 1

Вы можете найти в этом IBM article (просроченной) главные действующих лица в DCP (Distributed Caching платформы) среде.

Альтернатива, которую мы используем (не является бесплатной), является Gigaspace XAP.

Answer 2

Chen -

Это звучит, как вы могли бы определенно использовать распределенную систему кэширования, или даже сетки данных в оперативной памяти (IMDG). Вот некоторые основные моменты Oracle Coherence (ранее Tangosol Coherence):

• Упругие. Просто добавьте узлы. Автоматическое обнаружение. Автоматическое распределение нагрузки. Нет потери данных. Без перерывов. Каждый раз, когда вы добавляете узел, вы получаете больше емкости данных и большую пропускную способность.
• Используйте как ОЗУ, так и вспышку. Прозрачное. Легко обрабатывать 10 или даже 100 гигабайт на узел Coherence (например, до TB или больше на физический сервер).
• Автоматическая высокая доступность (HA). Убить процесс, потеря данных. Убейте сервер, нет потери данных.
• Постоянная доступность датацентра (CA). Убейте центр обработки данных, не потеряйте данные.
• RESTful API доступны на любом языке. Собственные API и клиентские библиотеки для C/C++, C#, .NET и Java.
• В дополнение к простому кешированию ключевого значения (K/V), также поддерживают запросы (включая некоторые SQL), параллельные запросы, индексы (включая пользовательские индексы), богатую eventing-модель (для управляемых событиями систем, таких как обмены) транзакции (включая MVCC), параллельное выполнение функций как скалярного (EntryProcessor), так и агрегата (ParallelAwareAggregator), триггеров кэшей и т. д.
• Простота интеграции с базой данных через чтение, чтение, за кешированием. Автоматически обновляет только измененные данные при изменении базы данных (используя технологию Oracle GoldenGate).

Сводная информация о рынке данных данных в памяти от Gartner называется «Конкурентный ландшафт: сетки данных в памяти». Вы можете посмотреть копию по адресу: http://www.gartner.com/technology/reprints.do?id=1-1HCCIMJ&ct=130718&st=sb

Ради полного раскрытия информации я работаю в Oracle. Мнения и мнения, выраженные в этом посте, являются моими собственными и не обязательно отражают мнения или мнения моего работодателя.